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シラバスコード S-170E10-01 ナンバリング Av110Sab
科目名 社会連携講座(3)~統計学入門~
科目名英文 Special Lecture on Current Social Topics (3)
学部 工学部 授業形態 講義
学科・科目区分 社会人基礎科目 教職科目対応  ―
科目分野 社会連携 実践的教育対応 実務経験のある教員による科目
配当年次 1・2・3年次 学期区分 前学期・後学期
必選区分 選択 単位数 2 単位
担当教員 湯浅弘一
アクティブラーニング 課題解決型学習、双方向授業、振り返り学習
授業の目的と進め方
統計について知識を増やし実践。
また、統計検定4級、3級程度を取得するための準備するのが目的。

授業は各回連続型読み切り型を予定。
高校課程数学Ⅰのデータの分析から復習しながら統計学へ誘います。
統計検定へチャレンジできるよう、統計検定4級、3級程度を取得するための準備が整います。

本科目は、担当教員の予備校講師やNHKテレビ・ラジオの講師などの経験に基づき、数学を普段の暮らしや実社会の中で活用するためのポイントについて教授する、実践的教育対応科目です。
課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法
各回得点制の問題解決処理の練習の課題があります。
履修の条件
各回読み切り形式なので、できるだけ講義内に理解すること。
教科書
特にありません。必要があれば講義中に紹介いたします。
参考書
特にありません。必要があれば講義中に紹介いたします。
到達目標
場合の数、確率の復習
いろいろな平均を知ること
偏差と中央値の考え方、見え方の違いを理解する。

相関と相関係数とその分析をすること
正規分布の考え方を知り標準正規分布を使うこと
データから推測をすること
中心極限定理
指標と評価割合
  評価方法
受講態度 授業中の
活動
予習・復習 成果物・
発表
試験 学習の
振り返り
共通指標 a:受け取る力 20 20 10 20 20 10
b:深める力 20 20 10 20 20 10
c:進める力
d:高める力
e:伝える力
f:つなげる力
固有指標 g:知識・理解
h:技術・活用
全体の評価割合 20 20 10 20 20 10
授業計画
回数 学修内容 予習・復習内容 時間
・受講上のルールの確認 予習1 時間割の確認 1
復習1 受講上のルールの確認 1
・場合の数
・確率の基本概念
予習2 順列と組み合わせの違いを調べておく 2
復習2 確率の概念を他人に説明できること 2
・条件付き確率 予習3 高校課程数学Aの教科書から条件付き確率を調べておく 2
復習3 事前確率、と事後確率の違いを理解する 2
・平均
・データの中央値、箱ひげ図を知る
予習4 平均の出し方が色々あることを調べておく 2
復習4 データの中央に着目する理由 2
・偏差
・分散
・標準偏差
予習5 偏差、分散、標準偏差の求め方を調べておく 2
復習5 偏差、分散、標準偏差からデータを客観分析する 2
・身の回りの確率と期待値
・確率の有名問題
予習6 宝くじなどどういう場面で確率を普段使っているかを調べてみる 2
復習6 宝くじ、ロト、馬券などの仕組みを知る 2
・中間テスト 予習7 第1回〜第6回の活用の練習 2
復習7 自己採点する 1
・中間テストの振り返り 予習8 第1回〜第6回の定着率を認識する 2
復習8 中間テストを解き直す 2
・特別な分布を知る
予習9 二項定理を調べておく 2
復習9 ポアソン分布と二項分布の違いを述べることができること 2
10 ・正規分布
・標準正規分布
予習10 正規分布を調べておくこと 2
復習10 データの標準化ができること 2
11 ・標準正規分布の演習
・標本抽出の方法
予習11 データの標準化が確実にできること(実践) 2
復習11 いろいろな分布を使うシーンを認識する 2
12 ・中心極限定理
・標本分散
・不偏分散
予習12 中心極限定理を調べてみる 2
復習12 標本誤差を求めることができること 2
13 ・データの推測 予習13 選挙の出口調査やアンケート調査について調べる 2
復習13 中心極限定理を中心に使えるようにすること 2
14 ・統計の活用 予習14 実際に分析できるデータを探してみる 2
復習14 統計が必要であることを認識する 2
15 ・期末テスト 予習15 第9回〜第14回の活用の練習 2
復習15 自己採点をする 1
16 ・期末テストの振り返り 予習16 期末テストを解き直す 2
復習16 今学期の授業を通して目標を達成できたかを確認する 2
主担当教員のオフィスアワー
授業後は随時対応致します。
月曜、火曜、金曜のお昼休みは可能です。@A106

メールもしくMoodleのメッセージからもお受けいたします。
最低3日前までの事前メールをいただけると幸いです。
メールでのお問い合わせは yuasa.h@center.shonan-it.ac.jp までお願い申し上げます。

(備考)
急な訪問ではなく、可能な限り時間のゆとりを持って事前にメールなどにご連絡をください。

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